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Enregistrement W2742373991 · doi:10.1177/1179544117723611

The Disease-Modifying Effects of Hyaluronan in the Osteoarthritic Disease State

2017· review· en· W2742373991 sur OpenAlexaff
Mathew Nicholls, Anke Fierlinger, Faizan Niazi, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueClinical Medicine Insights Arthritis and Musculoskeletal Disorders · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscosupplementationOsteoarthritisHyaluronic acidDiseaseMedicineEtiologyPathophysiologyJoint diseaseArticular cartilageCartilageBioinformaticsExtracellular matrixPathologyChemistryBiologyAlternative medicineBiochemistryAnatomyIntra articular

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hyaluronic acid (HA) has been a treatment modality for patients with knee osteoarthritis (OA) for many years now. Since HA was first introduced for the treatment of painful knee OA, much has been elucidated regarding both the etiology of this disease and the mechanisms by which HA may mitigate joint pain and tissue destruction. The objectives of this article are to (1) describe the etiology and pathophysiology of OA including both what is known about the genetics and biochemistry, (2) describe the role of HA on disease progression, (3) detail the antinociceptive and anti-inflammatory actions of HA in OA, and (4) present evidence of disease-modifying effects of HA in the preservation and restoration of the extracellular matrix. These data support that HA is not only just a simple device used for viscosupplementation but also a biologically active molecule that can affect the physiology of articular cartilage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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